「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---017

★ ロジスティック回帰分析の検定 ★

　96　ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2001/12/27 (木) 12:36
　　108　Re: ロジスティック回帰分析の検定　　sb812109　　2001/12/28 (金) 23:15
　　　145　Re^2: ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2002/01/06 (日) 16:48
　　　　164　Re^3: ロジスティック回帰分析の検定　　sb812109　　2002/01/08 (火) 00:47
　　　　　324　Re^4: ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2002/01/22 (火) 09:43

96.　ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2001/12/27 (木) 12:36

TSPを使ってロジット分析をしています。モデルの適合度と有意性の検定についてお伺いしたいです。
（1）TSPでは，t統計量（=βhat/SE(β)hat）が出力されますが，テキストではロジット分析の有意性の検定では尤度比検定，Wald検定などχ2を利用するものしか見つかりません。t統計量はどのように用いるのでしょうか?また，この場合，Wald 検定は　(t)^2 ～χ(1)で良いのでしょうか?
（2）Log Likelihoodが出力されますが，適合度は，deviance= -2*Log Likelyhood　で良いのでしょうか?
（3）LR(zero slope)が出力されますが，これは　base line loglikelihoodを用いた（LR=2*Log Likelihood - Log Likelihood(zero slope) ）のことで良いのでしょうか?
基本的なことばかりですみません。よろしくおねがいします。

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108.　Re: ロジスティック回帰分析の検定　　sb812109　　2001/12/28 (金) 23:15

（1）β==0 の仮定の下，Wald統計量=βhat/SE(β)hat は正規分布に従うと
　　　理解しています。
（2）いいと思います。
（3）よく判りませんが，zero slope とは平均値で回帰（Null model）のこと??
　　　LR==G==2*(Log Likelihood(当該モデル）- Log Likelihood(Null モデル））

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145.　Re^2: ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2002/01/06 (日) 16:48

ご回答ありがとうございます。
年末年始でこちらの掲示板チェックが遅くなりました。すみません。

（3）>平均値で回帰（Null model）
ということですが，この場合のNull modelは「βi=0 (for all i)」で，「全ての変数が説明力がないという帰無仮説」を，尤度比検定で行っている，ということなのでしょうか?

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164.　Re^3: ロジスティック回帰分析の検定　　sb812109　　2002/01/08 (火) 00:47

違います。
β0hat=ybar 説明変数を全く含まないモデルのことです。
尤度比検定を行う場合の最小モデルです。

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324.　Re^4: ロジスティック回帰分析の検定　　yasuyo　　2002/01/22 (火) 09:43

なるほど・・
だいたい分かってきた気がします。
何度もご回答ありがとうございました。

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